論文の概要: Towards Reducing Severe Defocus Spread Effects for Multi-Focus Image Fusion via an Optimization Based Strategy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.14678v1
• Date: Tue, 29 Dec 2020 09:26:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2021-04-19 03:27:42.593160
• Title: Towards Reducing Severe Defocus Spread Effects for Multi-Focus Image Fusion via an Optimization Based Strategy
• Title（参考訳）: 最適化に基づく多焦点画像融合におけるデフォーカス拡散効果の低減に向けて
• Authors: Shuang Xu and Lizhen Ji and Zhe Wang and Pengfei Li and Kai Sun and Chunxia Zhang and Jiangshe Zhang
• Abstract要約: マルチフォーカス画像融合(MFF)はオールインフォーカス画像を生成する一般的な技術である。 本稿では,デフォーカス拡散効果を低減するための最適化手法を提案する。 実世界データセット上で行った実験は,提案モデルの優位性を検証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.29205225281694
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Multi-focus image fusion (MFF) is a popular technique to generate an all-in-focus image, where all objects in the scene are sharp. However, existing methods pay little attention to defocus spread effects of the real-world multi-focus images. Consequently, most of the methods perform badly in the areas near focus map boundaries. According to the idea that each local region in the fused image should be similar to the sharpest one among source images, this paper presents an optimization-based approach to reduce defocus spread effects. Firstly, a new MFF assessmentmetric is presented by combining the principle of structure similarity and detected focus maps. Then, MFF problem is cast into maximizing this metric. The optimization is solved by gradient ascent. Experiments conducted on the real-world dataset verify superiority of the proposed model. The codes are available at https://github.com/xsxjtu/MFF-SSIM.
• Abstract（参考訳）: マルチフォーカス画像融合(MFF)は、シーン内の全てのオブジェクトがシャープなオールインフォーカス画像を生成する一般的な技術である。 しかし,既存の手法は実世界のマルチフォーカス画像のデフォーカス拡散効果にはほとんど注意を払わない。 したがって、ほとんどの方法はフォーカスマップの境界付近でうまく動作しない。 融合画像内の各局所領域はソース画像中の最も鋭い領域に類似すべきであるという考えに基づき,デフォーカス拡散効果を低減するための最適化に基づく手法を提案する。 まず、構造類似性の原理と検出された焦点マップを組み合わせることで、新しいMFFアセスメントを示す。 そして、MFF問題は、この計量を最大化する。 最適化は勾配上昇によって解決される。 実世界のデータセットで行った実験は、提案モデルの優位性を検証する。 コードはhttps://github.com/xsxjtu/mff-ssimで入手できる。

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